新モデル・リリース A

理化学研究所（理研）が、AI for Science 向けに開発するスーパーコンピュータの名称を「理究（りきゅう）」に決定したと発表した。記事では名称の由来や選定の背景についても触れている。

GMOインターネットグループ傘下のGMO AI&ロボティクス商事が、中国の人型ロボット開発企業Unitree Roboticsと日本国内の正規代理店契約を締結したと発表。ロボットの導入から保守までを一気通貫で支援する体制を整え、国内での人型ロボット普及を後押しする。

OpenAIが、コーディング支援エージェントCodexに新機能『Record & Replay』を追加した。画面上の操作を録画すると、その手順をAIが再現して作業を代行するという。ITmediaが報じた。

Gartnerは、2025年に米国の州当局が科したプライバシー法違反の罰金が総額34億2500万ドル（約5380億円）に達し、過去5年間の合計を上回ったと発表した。執行強化を背景に2028年まで加速する見通しを示し、CISOが対応の見直しを迫られると警鐘を鳴らす。

米OpenAIの日本法人は、ChatGPT上での広告表示テストを日本でも開始したと発表した。記事は広告が表示される仕組みと、広告を非表示にする方法を解説している。

Simon Willison氏が、データ探索・公開ツール「Datasette」の内部にカスタムHTMLアプリケーションをホストできる新機能「Datasette Apps」を発表した。Datasetteのデータベースにアクセスする独自のHTML/JSアプリを、同インスタンス上で直接配信できる。データ基盤と一体化した軽量アプリ構築を可能にする開発者向け機能。

UNIEGOは、階層的なマルチティーチャー蒸留で学習する統合的な自己中心視点動画エンコーダ。複数の視点・モダリティ・基盤モデルにまたがる教師の知識を、表現ごとのプロキシモデルを介して均質な自己中心空間へ変換し、自己中心視点の動画のみから利用可能にする設計を提案する。

本論文は、攻撃者の中核的な事前知識を明示的に取り込む「予測可能性によるプライバシー」という、きめ細かな枠組みを提案する。差分プライバシーの最悪ケース保証が招くプライバシーと精度のトレードオフの緩和を狙う。

本論文は、インコンテキスト学習を用いてタスク横断的にベイズ予測推論を行うマルチタスク・ベイズ・インコンテキスト学習を提案する。厳密推論の計算困難性や、近似手法のコスト・制約という課題に取り組み、不確実性の定量化とデータ効率の両立を目指す。

本論文は、低遅延・小バッチ・オンデバイスの物理AIサービング向けに、グラフに束縛した実行状態のチェックポイントと復元を行う「Execution-State Capsules」を提案する。ページド／基数KVキャッシュが主に担う高スループット・高並列とは異なる領域を狙う。

顧客対応領域で方針を順守するツール呼び出しエージェントは、複数ターンにわたりタスク状態を保持する必要がある。LedgerAgentは構造化された状態管理によりこの課題に取り組む。

本研究StylisticBiasは、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）が人物をどう判断するかを左右する視覚的手がかりを分析する。ごく少数の人間的な視覚的手がかりが、MLLMが示す社会的バイアスの大半を駆動していることを示し、影響の大きい応用での懸念を指摘する。

DeepProbLogのようなニューロシンボリック系はニューラル知覚と確率論理を組み合わせる。DeepSWIPはQuotient-WMCに基づく反事実推論を導入し、標準的推論の限界に対処する。

自律エージェントがクラウドや展開、データ制御のワークフローに接続されるなか、本番環境のセキュリティが課題となる。証明書に束縛された権限を制御基盤で強制する仕組みを提案する。

フローマッチング音声合成は高いゼロショット品質を実現するが、展開後は静的になる。FlowEditは連想メモリを用いて生涯にわたる発音適応を可能にする。

LiveCodeBenchはLLMのコード能力評価で広く採用されている。Multi-LCBはこれを複数のプログラミング言語へ拡張し、多言語でのコード生成能力を評価する。

本論文は、LLMベースのコーディングエージェントが依存するリポジトリ指示（AGENTS.mdなど）を調整する手法Probe-and-Refineを提案する。ファイル構成・テスト実行方法・誤修正を招きやすいワークフローなど、コード自体には存在しない高レベルの運用知識の提供を狙う。

複雑なデジタル環境で動作するAIエージェントの安全確保が重要課題となるなか、実行時検証が求められる。本研究は効率的かつ健全な確率的検証の手法を提案する。

スタイルと内容の二重参照生成は、構造を保ちつつ別の様式で画像を合成する課題。FreeStyleはコミュニティのLoRA採掘を活用し、スタイルと内容を自由に制御する。

脆弱性ベンチで高得点のLLMが本当にセキュリティを推論しているのか、それとも単にパターン照合かを検証。微調整による脆弱性検出の限界を診断する。

LLMがマルチエージェント系で評価者として働く際、その系統的な評価バイアスがどのように伝播するかを研究。Contagion Networksとして拡散の仕組みを分析する。

本論文は、複数のアプリや端末にまたがる実世界のコンピュータ操作タスク向けに、粗い全体再計画にとどまらない階層的な障害回復機構を提案する。動的な実行時障害の下で、異種環境を協調させながらきめ細かく復旧することを目指す。

本論文はエージェント間のフィードバックループを持つマルチエージェント系や一般の多体系を解析する一般的枠組みを構築し、その最適な次数を論じる。

OpenAI は ChatGPT Enterprise 向けに、新たな利用状況分析と支出管理機能を導入した。組織が AI 利用のコストを可視化・抑制しつつ、安心して導入規模を拡大できるよう支援する。管理者はチームごとの消費を把握し、上限設定などで運用を最適化できる。

本論文は、手動の空間アノテーションなしに放射線科向けの空間接地済み視覚言語モデル（VLM）を学習する方法を研究する。臨床由来のCT・MR画像とテキストの対120万組からなる大規模な独英バイリンガルデータセットRefRad2Dを提案し、VQAや空間接地のサブセットを備える。

本論文は、継続学習における表現の保持を機構的に分析し、制御された玩具的（toy-world）枠組みを用いて忘却を引き起こす要因を観測・検証可能にする。スパース性や重ね合わせ（superposition）が忘却とどう関係するかを調べ、実データでは絡み合う機構を切り分ける。

本論文は、偏微分方程式の逆問題に向けて、不確実性の定量化を備えたニューラルネットワーク代理モデルを構築する。ノイズや欠損を含む観測から未知のモデルパラメータを推定する課題を扱い、従来の数値計算がベイズ設定などで高コストになる問題への対処を狙う。

本論文は、電力網における虚偽データ注入攻撃（FDIA）への軽量な防御手法「Pseudo-Feature Padding」を提案する。サイバーフィジカルシステムで攻撃検知に用いる深層ニューラルネットが、検知回避を狙う攻撃に対して脆弱になりやすい問題への対処を狙う。

本論文は、深層強化学習の標本効率と拡張性を高める直接優位推定（DAE）の改良を提案する。完全な環境観測可能性への依存や、遷移確率のモデル化に伴う計算コストといった、現実的な設定での適用を妨げる制約への対処を狙う。

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